Métodos
A solução de tráfego foi testada em três concelhos diferentes: Cascais, Loures e Oeiras. Foram identificados nove locais (L1- L9) com um total de dezassete sensores de visão instalados na infraestrutura de iluminação pública (ver Figura S1 na secção Informações de apoio). Com o objetivo de medir o fluxo total de tráfego, três locais têm energia disponível 24 horas por dia (L1-3) e correspondem a interseções- chave onde se espera um elevado fluxo de tráfego e conflitos, especialmente durante as horas de ponta. Os outros locais, L4-9, só têm energia disponível durante a noite (alimentados por redes comutadas) e correspondem a estradas individuais. Estes locais correspondem a zonas residenciais - ou acessos a zonas residenciais - onde se pretendeu identificar momentos de potencial excesso de poluição sonora. Os dados foram recolhidos ao longo de dois meses (abril e maio) com interrupções aleatórias devido
a paragens inesperadas dos dispositivos. No entanto, foram recolhidos cerca de 30 dias de dados por dispositivo. Os sensores de visão foram ligados a dispositivos Jetson Xavier NX com Jetpack 5.0.2 GA e todo o software foi implementado e gerido através de contentores Docker. A inferência é efetuada por uma versão modificada do programa YOLO-v7 [3, 4] que foi adaptado para melhorar o desempenho quando alimentado com fluxos de vídeo de cima para baixo, típicos quando os sensores são instalados em postes de iluminação. O algoritmo Deep SORT [5] foi utilizado para seguir os objetos detetados pelo modelo de visão. Estes objetos são depois contados quando atravessam uma barreira configurada para cada perspetiva de câmara. Para este efeito, consideramos a soma de todos os veículos (automóveis, autocarros, camiões, motociclos e bicicletas).
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